تضاعف Uber (UBER) الاستعانة بـ AWS Silicon من أجل التدريب على السرعة والذكاء الاصطناعي

جدول المحتويات تعمل Uber على تعزيز تحالف البنية التحتية التكنولوجية مع Amazon Web Services من خلال نشر معالجات مصممة من قبل AWS عبر شبكتها العالمية لخدمات نقل الركاب والتوصيل. تعمل $UBER على توسيع شراكتها $AMZN AWS ​​لتشغيل المزيد من البنية التحتية الخاصة بالنقل والتوصيل والذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الخطوة على تعميق العلاقة الشاملة بين Uber وAmazon والتي تشمل الحوسبة السحابية والمركبات ذاتية القيادة والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. العلاقة بين Uber وAmazon... pic.twitter.com/hvbjj6V9F1 — Yeboah Walee (@YeboahWalee) 7 أبريل 2026 يقدم هذا التعاون المعزز شريحتين متخصصتين من أمازون في العمود الفقري التشغيلي لشركة Uber. يدير معالج Graviton4 المتطلبات الحسابية المكثفة داخل مناطق خدمة الرحلات - وهو نظام Uber المهم الذي يحدد الاقتران الأمثل بين السائق والراكب خلال أجزاء من الثانية. وفي الوقت نفسه، تخضع شرائح Trainium3 للتقييم من أجل التدريب على عبء عمل التعلم الآلي، حيث تستمد الرؤى من مجموعات البيانات الهائلة المجمعة من مليارات المعاملات المكتملة. Uber Technologies, Inc., UBER تقوم منصة نقل الركاب بتنفيذ عدد لا يحصى من العمليات الحسابية في أجزاء من الثانية بشكل مستمر. يمثل تحديد القرب، والتوجيه الأمثل، والتقديرات الدقيقة للوقت على نطاق واسع - خاصة خلال فترات الذروة، والطقس السيئ، والأحداث الكبرى - التحدي التكنولوجي الأساسي الذي تواجهه أوبر. وأوضح كامران زرغاهي، نائب رئيس قسم الهندسة في أوبر: "على المستوى التشغيلي لشركة أوبر، كل مللي ثانية لها أهميتها". "إن نقل البنية التحتية الإضافية لخدمة الرحلات إلى AWS يتيح اتصالات أسرع بين الراكب والسائق والتعامل السلس مع الطلب المتزايد على التوصيل." إن استخدام Graviton4 لمناطق خدمة الرحلات يسمح لشركة Uber بتوسيع السعة بسرعة أكبر أثناء فترات الطلب المرتفع مع تقليل استهلاك الطاقة والنفقات التشغيلية في نفس الوقت - وهو ثلاثي هندسي غير شائع. يمثل برنامج اختبار Trainium3 رؤية أوبر الإستراتيجية طويلة المدى. تعمل أنظمة التعلم الآلي من أوبر على تحليل مجموعات البيانات من مليارات الرحلات المكتملة لتحسين تنبؤات الوصول، وتحسين اختيار شركة التوصيل، وتخصيص واجهات المستخدم. تظل النفقات الحسابية لتدريب هذه الأنظمة على نطاق واسع كبيرة، ويمثل Trainium حل أمازون لهذا التحدي الاقتصادي. وأشار زرغاهي إلى أن "تجربة نماذج مختارة من الذكاء الاصطناعي على Trainium تؤسس لعمود فقري تكنولوجي من شأنه تعزيز الذكاء عبر كل تفاعلات أوبر". تهدف النماذج التي تم تطويرها باستخدام Trainium إلى تحسين كفاءة المطابقة، ودقة التنبؤ بأوقات الوصول، وجودة اقتراحات التسليم - وهي مقاييس تؤثر بشكل مباشر على الاحتفاظ بالعملاء ورضا التجار. بالنسبة لشركة أمازون، تخدم هذه الشراكة أغراضًا مزدوجة تتجاوز توفير البنية التحتية البحتة. تشن AWS حملة مكثفة لالتقاط أعباء عمل حوسبة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من المنافسين، ويوفر تأمين Uber - من بين المنصات الأكثر تطلبًا في الوقت الفعلي في العالم - تحققًا مقنعًا. صرح ريتش جيرافو، نائب الرئيس والمدير الإداري لأمريكا الشمالية في AWS: "نحن نمكن أوبر من الحفاظ على الاعتمادية التي يعتمد عليها مئات الملايين يوميًا - مع بناء القدرات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي ستشكل مستقبل التنقل والخدمات اللوجستية حسب الطلب". تفتقر المعالجات القياسية من الشركات المصنعة مثل Intel أو AMD إلى تحسين المتطلبات الحسابية المميزة لشركة Uber. قامت أمازون بتصميم Graviton خصيصًا للحوسبة العامة الموفرة للطاقة وTrainium حصريًا للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي - مما أدى إلى إنشاء حلول مصممة خصيصًا لهذا الغرض وتتوافق مع احتياجات Uber التشغيلية. تواصل أوبر الاستثمار في تكنولوجيا التخصيص ومطابقة تحسينات السرعة للحفاظ على مكانتها التنافسية في صناعة تتميز بهوامش ربح ضيقة والحد الأدنى من تقييد العملاء. The partnership was revealed as both companies navigate broader market headwinds, with UBER trading down 0.48% and AMZN declining 1.18% during Tuesday’s session.